شماره ركورد
34018
پديد آورنده
مرتضي ترقي اوغاز
عنوان
تجزيه و تحليل ترموديناميكي و بهينهسازي يك سيستم توليد چندگانه مبتني بر زيستتوده
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي مكانيك
سال تحصيل
1401
تاريخ دفاع
1404/07/30
استاد راهنما
مهدي مقيمي
استاد مشاور
ندارم
دانشكده
مكانيك
چكيده
در مواجهه با چالشهاي دوگانه امنيت انرژي و تغييرات اقليمي، اين پژوهش به طراحي، تحليل و بهينهسازي يك سيستم توليد چندگانه نوين مبتني بر منابع تجديدپذير زيستتوده و خورشيدي ميپردازد. نوآوري اصلي اين سيستم در همافزايي فناوريهاي پيشرفته نهفته است. يك واحد ذخيرهسازي انرژي هواي مايع با فرآيند جذب برودتي كربندياكسيد يكپارچه شده است كه با بهرهگيري از شرايط ذاتي فشار بالا و دماي پايين، جريمه انرژي فرآيند جداسازي را به شكل چشمگيري كاهش ميدهد. همچنين، ادغام واحد گازيسازي زيستتوده، غلظت كربندياكسيد در جريان ورودي را افزايش داده و راندمان جذب را بهبود ميبخشد. اين سيستم به صورت همزمان برق، هيدروژن مايع، آبشيرين و سرمايش توليد ميكند. براي ارزيابي عملكرد، مدلسازي جامعي بر اساس تحليلهاي انرژي، اگزرژي، اقتصادي و زيستمحيطي انجام شد. سپس با استفاده از يك رويكرد مبتني بر شبكههاي عصبي مصنوعي و الگوريتم ژنتيك NSGA-II، بهينهسازي سههدفه براي حداكثرسازي راندمان رفتوبرگشتي اگزرژي و نرخ كاهش انتشار كلي كربندياكسيد و همچنين حداقلسازي مصرف انرژي ويژه براي جذب كربن صورت گرفت. نتايج در حالت پايه، راندمان اگزرژي 84/28 درصد و دوره بازگشت سرمايه 39/3 سال را نشان داد. پس از بهينهسازي، عملكرد سيستم به طور چشمگيري بهبود يافت به طوري كه راندمان اگزرژي به 59/43 درصد افزايش و دوره بازگشت سرمايه به 42/2 سال كاهش يافت. در نقطه بهينه، سيستم قادر به توليد روزانه 309 مگاوات ساعت انرژي خالص، 680 كيلوگرم هيدروژن و 3993 تن آبشيرين است. اين پژوهش نشان ميدهد كه سيستم پيشنهادي يك راهكار فني پايدار، مقرونبهصرفه و يك فناوري كربنمنفي كارآمد است كه پتانسيل بالايي براي كربنزدايي از بخش انرژي و صنعت دارد.
تاريخ ورود اطلاعات
1404/08/12
عنوان به انگليسي
A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirement for the Degree of Master of Science in Mechanical Engineering-Energy Conversion
تاريخ بهره برداري
10/23/2025 12:00:00 AM
دانشجوي وارد كننده اطلاعات
مرتضي ترقي اوغاز
چكيده به لاتين
Facing the dual challenges of energy security and climate change, this research focuses on the design, analysis, and optimization of a novel polygeneration system based on renewable biomass and solar resources. The main innovation of this system lies in the synergy of advanced technologies. A Liquid Air Energy Storage unit is integrated with a cryogenic carbon dioxide capture process. By leveraging the inherent high-pressure and low-temperature conditions of the LAES process, the energy penalty associated with the separation process is significantly reduced. Furthermore, the integration of a biomass gasification unit enhances the 〖CO〗_2 concentration in the inlet stream, thus improving capture efficiency. This system simultaneously produces power, liquid hydrogen, freshwater, and cooling. For performance evaluation, a comprehensive modeling study was conducted based on energy, exergy, economic, and environmental analyses. Subsequently, a three-objective optimization was performed using an approach based on Artificial Neural Networks and the NSGA-II genetic algorithm. The objectives were to maximize the round-trip exergy efficiency and the overall carbon dioxide emission reduction rate, while minimizing the specific energy consumption for carbon capture. In the base case, the results showed an exergy efficiency of 28.84% and a payback period of 3.39 years. Following optimization, the systemʹs performance improved significantly, with the exergy efficiency increasing to 43.59% and the payback period decreasing to 2.42 years. At the optimal point, the system is capable of producing a net daily output of 309 MWh of power, 680 kg of hydrogen, and 3993 tons of freshwater. This study demonstrates that the proposed system is a sustainable, cost-effective technical solution and an efficient carbon-negative technology that holds high potential for the decarbonization of the energy and industrial sectors.
كليدواژه هاي فارسي
سيستم توليد چندگانه , واحد ذخيرهسازي انرژي هواي مايع , فرآيند جذب برودتي كربندياكسيد , شبكههاي عصبي مصنوعي
كليدواژه هاي لاتين
Polygeneration System , Liquid Air Energy Storage , Cryogenic Carbon Dioxide Capture Process , Artificial Neural Networks
Author
Morteza Taraghi
SuperVisor
Mehdi Moghimi